隨著生成式 AI 浪潮的崛起，使 AI 賦能和數據驅動為核心，為電商提供了更精準的消費者洞察和預測，使得品牌能夠更主動和即時了解並滿足消費者的購物需求。展望 2024年電商新趨勢，打造超個人化購物體驗已成為關鍵。
接下來將介紹如何實踐行銷三大目標，說明如何活用 AI 技術，讓品牌電商將能導入精準流量，並根據消費者的行為、喜好和購買模式進行即時互動，進而提升客單價和轉換率，以實現更高效的經營模式。
(一) 解決廣告流量不精準，難以提高客單價的挑戰
運用第一方數據，引進高消費意願流量
隨著 Cookieless 時代的來臨，數據收集變得更加困難。再加上隨著廣告投放的普及，流量價格逐漸攀升，同業競爭使用相同廣告受眾，無法留住廣告流量。品牌電商需要收集屬於自己的第一方數據，可以透過 AI 的幫助掌握第一方顧客的商品偏好數據，不需要再憑感覺設定，精準鎖定已轉換的顧客。
透過精準數據的應用讓進站的顧客直接下單，並持續吸引既存顧客回訪。近期熱門主打廣告跨站導流服務可以提供高消費意願流量，讓品牌電商擴展至新潛在顧客並提高轉換率。即使是實體門市的互動也能實現個人化，提升顧客終身價值 LTV。
把握結帳頁的最後銷售機會，流量再利用
通常完成結帳的消費客群，比起全新顧客更有購買的意願。因此，在結帳頁面與其他品牌合作，能讓你的商品曝光至跨產業的網站上，擴大新得潛在顧客，延伸已轉化顧客的購物旅程，提高轉換率與客單價！
如何跨站跨產業合作，擴大新客群：終結廣告投放無效：廣告平台選擇技巧 + 投放心法一次掌握！
(二) 體驗行銷當道！佈局與消費者互動策略，將點擊轉為購買
品牌電商需要主動為消費者創造需求，在他們還沒發現自己的需求時，巧妙地引導他們進入各個購物場景，與消費者進行多元互動，不僅提升參與度和滿足消費者的需求與喜好，更創造全新的購買體驗和品牌價值！
掌握互動銷售契機，讓顧客享受更多購物樂趣
以下方圖片為體驗行銷為例子，當消費者滾動頁面時，他們不僅能看到更多個人化的商品推薦，還能發現符合他們喜好和需求的多樣產品。這種直觀的互動模式不僅豐富了瀏覽過程，也擴大了購物選擇的範圍。再搭配專屬於消費者的推薦情境，使得他們更容易發現心儀的商品。隨著頁面的滾動，消費者仿佛置身於一個充滿驚喜的購物旅程中，無縫的推薦不僅增加了消費者的停留時間，同時也有效地刺激他們的購買動機！
加入體驗行銷三大要素，打造好的官網購物體驗
佈局體驗行銷三大元素＝互動多樣性＋推薦多樣性＋版型多樣性。品牌電商需要主動創造消費者需求，在不同的購物情境中選用推薦引擎與消費者互動，再搭配多元推薦版型，才能突顯品牌獨特性。不僅滿足了消費者對商品多樣性和個人化的追求，也強化品牌與消費者之間的連結。AI 賦能不只讓你的消費者和商品數據更加值，也提升消費者的購物品質！
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(三) 數據驅動行銷，即時主動發現潛在顧客的需求
深耕數據 DNA，了解消費者真實喜好
品牌電商需要善用 AI 了解數據的來源並確保所收集到的數據能對品牌產生價值與影響。從過去的量化數據，標籤數據的發展已成為零售業的趨勢。每一件產品都有自己的產品屬性，例如：圖中的白色刺繡長袖襯衫，除了了解基本的商品資訊外，品牌業者需要的是更細緻的標籤。
從這些數據中可以了解消費者對於每一個商品的屬性偏好和需求都不同，有助於品牌電商更好地掌握詳盡的消費者輪廓。透過這些質化數據可以幫助業者在未來商品開發都有很大的幫助，也能清楚掌握顧客的喜好。
打造消費者超個人化購物旅程
擁有數據 DNA 後，透過數據將能了解什麼樣的時機點讓消費者感到滿意或不滿意，進而優化消費者購物旅程。當消費者進站後，每一分每一秒都是銷售的機會點，適時地與消費者互動有助於降低跳出率，而個人化商品推薦的應用在消費旅程中，能引導顧客購買喜歡並會購買的商品，打造超個人化的購物體驗。
結論
2024 年電商必須聚焦三大行銷目標，從解決廣告流量不精準、客單價難以提高的窘境，透過運用第一方數據，掌握消費者喜好來引進高消費意願流量，並運用數據分析進而提高廣告轉換率。其次，掌握體驗行銷三大元素，運用多元推薦版型與消費者在對的時間與他們互動，並透過不同的推薦情境銷售，強化品牌與消費者的連結。最後，數據驅動行銷成為不可或缺的一環，深耕數據 DNA 來了解消費者真實喜好，才能打造超個人化購物旅程，實現行銷自動化！
沿著消費者的視角來洞察他們在購物旅程中每一接觸點，透過詳盡的受眾輪廓分析來主動發掘需求與喜好，為他們打造超個人化的購物體驗。透過這三大目標協助品牌電商實現更高的轉換率、提升顧客滿意度，迎接電商新的商機！
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